인공지능의 기본을 이해하는 방법

오늘은 인공지능의 핵심인 신경망에 대해 이야기해보려 한다. 많은 사람들이 AI에 대해 이야기하지만, 그 기본 원리를 제대로 이해하는 사람은 생각보다 많지 않다. 겉으로 보기엔 복잡해 보이지만, 핵심 개념은 생각보다 단순하다.

컴퓨터의 데이터 인식 방식

사람은 숫자 '2'를 보면 즉시 인식하지만, 컴퓨터는 다른 방식으로 접근한다. 컴퓨터는 이미지를 픽셀 단위로 분해하여 0과 1로 이루어진 벡터로 변환한다. 예를 들어, 16x16 크기의 이미지는 256개의 픽셀 값으로 이루어진 벡터가 된다. 이 벡터가 컴퓨터가 이해하는 '인풋'이다.

퍼셉트론: AI의 시작점

AI의 기본 단위는 1957년 로젠블랫이 고안한 '퍼셉트론'이다. 이것은 인간 뇌의 뉴런을 모방한 것으로, 가장 기본적인 신경망 구조다. 퍼셉트론은 인풋이 들어오면 각 인풋에 가중치(weight)를 곱하고, 이를 모두 합한 다음 편향(bias)을 더한다. 그리고 나서 이 값에 활성화 함수(activation function)를 적용하여 최종 아웃풋을 내보낸다.

프로그래밍과 러닝의 차이

인공지능의 핵심은 '러닝'에 있다. 초기에는 사람이 직접 모든 가중치를 지정하는 '프로그래밍' 방식이었다. 예를 들어, AND, OR, NOT과 같은 논리 게이트를 구현할 때는 사람이 직접 가중치와 편향을 계산했다. 하지만 입력 데이터가 많아지면 사람이 직접 모든 가중치를 계산하는 것은 불가능해진다. 여기서 '러닝'의 개념이 등장한다. 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 가중치를 학습하도록 하는 것이다.

XOR 문제와 AI의 첫 번째 빙하기

AI 역사에서 중요한 이슈는 'XOR 문제'였다. XOR은 입력 두 개가 서로 다를 때만 1을 출력하고, 같을 때는 0을 출력하는 논리 게이트다. 1969년 민스키와 페퍼트는 단일 퍼셉트론으로는 XOR 문제를 해결할 수 없다는 것을 증명했다. 단일 퍼셉트론은 선형 분류만 가능하기 때문이다. 이 한계로 인해 AI 연구는 첫 번째 빙하기를 맞게 된다.

다층 퍼셉트론: 비선형 문제 해결의 열쇠

XOR 문제의 해결책은 여러 층의 퍼셉트론을 쌓는 '다층 퍼셉트론(MLP)'에 있었다. 다층 퍼셉트론은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 은닉층이 많아질수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있다. 1986년 힌튼 교수가 역전파(backpropagation) 알고리즘을 발표하면서 다층 퍼셉트론의 효율적인 학습이 가능해졌고, AI는 두 번째 붐을 맞게 된다.

결국 AI의 진화는 사람의 뇌를 모방하는 과정에서 시작됐다. 단순한 퍼셉트론에서 다층 퍼셉트론으로, 선형 분류에서 비선형 분류로 발전하면서 오늘날의 AI가 되었다. 우리가 쉽게 하는 패턴 인식이 컴퓨터에게는 복잡한 수학적 과정이란 점이 흥미롭다.

지금의 AI 붐은 이런 기본 원리 위에 더 깊은 레이어와 복잡한 구조, 그리고 엄청난 양의 데이터가 더해져 만들어진 것이다. 기본을 이해해야 응용도 제대로 할 수 있다. 누구나 한번쯤은 AI의 기본 원리를 알아두면 좋지 않을까?